Summary  
This chapter explains how to use multidimensional slice notation to extract subarrays from 2D arrays—specifying ranges and steps on each axis, combining slicing with basic indexing, and even reversing order.

General domain of usage  
Data analysis

2次元および**高次元配列**でのスライスは、1次元配列でのスライスと同様に機能します。ただし、2次元配列には2つの軸があります。

**軸0**のみに対してスライスを行い1次元配列を取得したい場合、構文は同じく `array[start:end:step]` です。これらの1次元配列の要素（**軸1**）に対してスライスを行う場合、構文は次のようになります：`array[start:end:step, start:end:step]`。基本的に、スライスの数は配列の**次元数**に対応します。

さらに、一方の軸にはスライス、もう一方の軸には**基本インデックス指定**を使用することもできます。2次元スライスの例を見てみましょう（**紫色**の四角はスライスで取得される要素、**黒い矢印**は要素が逆順で取得されることを示します）：

import numpy as np
array_2d = np.array([
   [1, 2, 3, 4],
   [5, 6, 7, 8],
   [9, 10, 11, 12]
])
print(array_2d[1:])
print(array_2d[:, 0])
print(array_2d[1:, 1:-1])
print(array_2d[:-1, ::2])
print(array_2d[2, ::-1])

下図は、課題で使用される `student_scores` 配列の構造を示しています：

import unittest
import importlib.util
import numpy as np


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    """Codefinity-style test message handler"""
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Імпортуємо user_code
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        cls.m = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(cls.m)

        # Очікувані дані
        cls.student_scores = np.array([
            [85, 92, 78],
            [88, 75, 83],
            [90, 88, 91]
        ])
        cls.expected_slice = cls.student_scores[0, 1:]  # [92, 78]

    def test_first_student_last_two_scores(self):
        """1–2. Slice includes last two scores of first student using positive indexing"""
        ok = hasattr(self.m, "first_student_last_two_scores")
        arr = getattr(self.m, "first_student_last_two_scores", None)

        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        val_ok = type_ok and np.array_equal(arr, self.expected_slice)
        shape_ok = type_ok and arr.shape == (2,)

        # Перевіряємо, що взято елементи саме з першого рядка (0) і стовпців з індексу 1+
        indices_correct = type_ok and np.array_equal(arr, self.student_scores[0][1:])

        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and shape_ok and val_ok and indices_correct,
            "first_student_last_two_scores slice created correctly",
            "first_student_last_two_scores slice incorrect",
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

NumPyを使用した数値計算のための基本的なスキルを習得します。NumPy配列の操作、多次元データの作成と操作、インデックス指定とスライスの適用、ベクトル化演算の実行、配列の形状変更、ブロードキャストの利用、基本的な線形代数手法の適用方法を学びます。本コースはデータ分析業務で一般的に使用される実践的な操作に焦点を当てています。

2次元配列のスライシング

解答